本文關(guān)鍵詞：基于LMD和階次跟蹤分析的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：變轉(zhuǎn)速工況下的滾動軸承故障振動信號具有多分量調(diào)制以及故障特征頻率受到轉(zhuǎn)頻調(diào)制的特點,從而導(dǎo)致故障特征提取困難。對此,將局部均值分解(local mean decomposition,簡稱LMD)與階次跟蹤分析相結(jié)合,提出了一種變轉(zhuǎn)速工況下的滾動軸承故障診斷方法。首先,采用階次跟蹤采樣將時域滾動軸承故障振動信號轉(zhuǎn)換到角域;然后,對角域信號進行LMD分解得到若干個乘積函數(shù)(product function,簡稱PF)分量;最后,對各個PF分量的瞬時幅值進行頻譜分析,判斷滾動軸承的故障部位和類型。通過對滾動軸承實驗故障振動信號的分析,結(jié)果表明該方法能有效地應(yīng)用于變轉(zhuǎn)速工況下的滾動軸承故障診斷。
【作者單位】： 長沙理工大學(xué)能源與動力工程學(xué)院;湖南大學(xué)汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51305046) 湖南省教育廳一般資助項目(14C0025) 能源高效清潔利用湖南省高校重點實驗室開放基金資助項目(2013NGQ007)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 引言滾動軸承作為一種旋轉(zhuǎn)機械部件,其變轉(zhuǎn)速過程的振動信號往往包含了豐富的狀態(tài)信息,一些在平穩(wěn)運行時不易體現(xiàn)的故障特征可能會充分地表現(xiàn)出來[1]。因此,對滾動軸承變轉(zhuǎn)速過程的振動信號進行分析對于滾動軸承的故障診斷非常有意義。然而,此時其振動信號往往是非平穩(wěn)的,并且

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本文編號：1152119